Skip to main content
Glama

baidu-ai-search

Official
by baidubce
README.md3.02 kB
# 会话小结(DialogSummary) ## 简介 会话小结(DialogSummary)基于生成式大模型对一段用户与坐席的对话生成总结,结果按{"诉求": "", "回应": "", "解决情况": ""}格式输出。适用于运营商、金融、汽车等多种场景的对话总结。 ### 功能介绍 基于生成式大模型对一段用户与坐席的对话生成总结。 ### 特色优势 基于生成式大模型对一段用户与坐席的对话生成总结,结果按{"诉求": "", "回应": "", "解决情况": ""}格式输出。 ### 应用场景 适用于运营商、金融、汽车等多种场景的对话总结。 ## 基本用法 为了快速开始使用会话小结组件,您可以参考以下步骤: ```python import appbuilder import os # 请前往千帆AppBuilder官网创建密钥,流程详见:https://cloud.baidu.com/doc/AppBuilder/s/Olq6grrt6#1%E3%80%81%E5%88%9B%E5%BB%BA%E5%AF%86%E9%92%A5 os.environ["APPBUILDER_TOKEN"] = "bce-YOURTOKEN" dialog_summary = appbuilder.DialogSummary("Qianfan-Agent-Speed-8K") text = "用户:喂我想查一下我的话费\n坐席:好的女士您话费余的话还有87.49元钱\n用户:好的知道了谢谢\n坐席:嗯不客气祝您生活愉快再见" answer = dialog_summary(appbuilder.Message(text)) print(answer) ``` ## 参数说明 ### 鉴权配置 使用组件之前,请首先申请并设置鉴权参数,可参考[组件使用流程](https://cloud.baidu.com/doc/AppBuilder/s/Olq6grrt6#1%E3%80%81%E5%88%9B%E5%BB%BA%E5%AF%86%E9%92%A5)。 ```python # 设置环境中的TOKEN,以下示例略 os.environ["APPBUILDER_TOKEN"] = "bce-YOURTOKEN" ``` ### 初始化参数 - `model` (str|None): 模型名称,用于指定要使用的千帆模型。 ### 调用参数 ### 调用参数 |参数名称 |参数类型 | 是否必须 | 描述 | 示例值 | |--------|--------|---|-----------------------------------------------------------------------------|---------------| |message |Message | 是 | 输入消息,包含用户提出的问题。 | Message("你好") | |stream|bool| 否 | 是否以流式形式返回响应 | False | |temperature|float| 否 | 模型配置的温度参数,用于调整模型的生成概率。取值范围为 0.0 到 1.0,其中较低的值使生成更确定性,较高的值使生成更多样性。默认值为 1e-10。 | 0.0001 | ### 响应参数 |参数名称 |参数类型 |描述 |示例值| |--------|--------|----|------| |result |Message |返回结果|对象,包含模型运行后的输出消息。| ### 响应示例 ```json {"result": ["您话费余的话还有87.49元钱"]} ``` ### 错误码 无 ## 高级用法 暂无 ## 示例和案例研究 目前暂无具体的实际应用案例。 ## API文档 暂无 ## 更新记录和贡献 * 会话小结更新Readme (2023-12)

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/baidubce/app-builder'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server